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本發明屬于銑削加工相關技術領域，其公開了一種五軸加工軌 跡中刀具圓環體向三角片的邊投影的算法，其包括以下步驟:(1)判斷 刀具圓環體向三角片的邊投影的特殊情況，若存在特殊情況，則轉至 步驟(5)，否則轉至步驟(2);(2)根據第一幾何約束條件來確定初始迭代 角度;(3)基于第二幾何約束條件及第三幾何約束條件來計算及離散初 始迭代角度區域，以確定較優初始迭代角度;(4)基于第二幾何約束條 件及第三幾何約束條件，采用割線法搜索最優角度，若成功則轉至步 驟(5)，否則結束;(5)依據搜索到的所述最優角度計

近年來已經建立了基于故障字典，模糊理論，專家系統，神經網絡，支持向量機，信息融合，小波分析，粒子群等各種技術的不同故障診斷方法，并在模擬電路的實際檢驗中取得了良好的效果。然而，電路從正常到故障之間存在中間過渡狀態，怎樣定義這個中間狀態以及其對電路有怎樣的影響，如何準確描述這種影響，通過查閱文獻，到目前為止還沒有一種合理的方法能夠解決這個問題。

本發明公開了一種基于選擇性隱樸素貝葉斯分類器的網絡故障 診斷方法，包括：(1)從網絡歷史數據庫中獲取歷史數據，包括癥狀變 量集以及故障類變量集；(2)構建選擇性隱樸素貝葉斯分類器預測模型， 根據癥狀變量集中的每個癥狀變量確定對應的最相關癥狀變量集合； (3)所述選擇性隱樸素貝葉斯分類器通過訓練歷史數據自動學習到分類 器參數；(4)進行故障診斷時，對測試數據利用上述選擇性隱樸素貝葉 斯分類器進行估計得到對應最終的故障診斷結果。通過執行本發明中的網絡故障診斷方法，有效解決了現有網絡故障診斷中運算復雜度高、 網絡診斷結果偏差大的問題，顯著提高了網絡診斷的準確性，在進一 步降低運算復雜度的同時，能夠保持較好的學習能力及容錯特性。

 本系統利用工業無線傳感器網絡構建無線、分布式機械設備故障診斷和監測系統，對工業現場運轉設備的工作狀態進行監測，部署的工業無線傳感器網絡既充當在線狀態監測系統，也承擔通信網絡的功能，最后作為具有推理學習能力的決策網，是集感知、通信、識別、診斷、決策為一體的綜合預測性維護平臺。   作為一種獨立的控制網絡，本系統包含低功耗傳感器節點、執行器節點、匯聚網管等硬件設備及專家知識庫、規則匹配數據庫、歷史數據庫、人機交互界面等軟件平臺，能夠有效彌補有線診斷系統在應用中布

本發明公開了一種基于卷積神經網絡和小波灰度圖的旋轉機械故障診斷方法，其包括以下步驟：(1)將振動位移傳感器及振動速度傳感器設置在旋轉機械上，利用所述振動位移傳感器及所述振動速度傳感器采集所述旋轉機械的振動信號；(2)對采集到的所述振動信號進行多尺度小波分解，以得到小波灰度圖；(3)按照預先訓練過的卷積神經網絡的輸入形式，對所述小波灰度圖進行預處理；(4)將預處理后的所述小波灰度圖輸入到所述卷積神經網絡，所述卷積神經網絡對接收到的所述小波灰度圖進行分析診斷，以得到所述旋轉機械的故障診斷結果。

近日，上海交通大學電子系義理林教授課題組基于智能鎖模算法、時間拉伸技術和實時高速電路建立的實時光譜分析控制平臺，實現了鎖模激光器輸出飛秒脈沖的實時光譜調控，對飛秒激光器的設計具有重要的應用價值。相關成果以“Intelligent control of mode-locked femtosecond pulses by time-stretch-assisted real-time spectral analysis”為題目于2020年1月發表于國際光學頂尖期刊《Light: Science & Applications》（中科院長春光機所與Nature出版集團合辦期刊），并入選為封面文章，在“News & Views”欄目被專門評述。博士生蒲國慶為第一作者，義理林教授為通信作者。 圖說：期刊封面文章 飛秒尺度（1E-15秒）脈沖對應著原子分子、材料、生物蛋白、化學反應等豐富物質體系的眾多超快過程，有著廣泛而重要的應用。鎖模激光器作為產生飛秒脈沖的重要基礎研究工具，在物理、化學、生物、材料、信息科學等領域都有廣泛的應用。飛秒鎖模激光器自上世紀六十年代發明以來，與其相關的研究分別于1999，2005，2018年獲得過諾貝爾獎。 隨著超快光學的快速發展，越來越多的前沿應用需要對飛秒脈沖的時域和光譜進行精細控制。由于飛秒脈沖的產生涉及非常復雜的非線性和色散傳輸效應，達到特定脈沖狀態的穩態輸出需要對激光器多個參數在高維空間進行優化，傳統基于激光器光學設計和優化的方法已被證明難以精確實現。 通過對飛秒脈沖狀態進行智能識別，結合智能算法對激光器多參數進行全局優化，有望獲得理想的飛秒脈沖輸出，但其主要挑戰在于飛秒脈沖難以實時精確識別。低速時域采樣無法識別飛秒脈沖寬度和形狀，光譜儀雖可識別飛秒脈沖積分光譜但無法識別其瞬時光譜，因此傳統方法都無法做到實時控制飛秒脈沖精確鎖模狀態。為了解決這一難題，義理林教授課題組提出在鎖模控制環內引入時間拉伸-色散傅里葉變換（TS-DFT）技術，通過時域到光譜的轉換，采用低速時域采樣即可識別飛秒脈沖對應的瞬時光譜寬度和形狀。結合智能控制算法，實現了以1.4nm為精度對飛秒脈沖光譜寬帶從10nm到40nm進行可編程控制，光譜形狀可編程為高斯型或三角形等。這是本領域首次實現飛秒鎖模脈沖光譜寬度和形狀高精度實時編程控制，解決了飛秒鎖模脈沖鎖模狀態無法精確調控的難題。 基于實時的光譜控制，該研究還展示了從窄譜鎖模態至寬譜鎖模態以及從三角形光譜脈沖態至寬譜鎖模態的演變過程，發現兩者動力學過程具有相似性，提出了目標鎖模狀態可能決定中間動力學過程的猜想，為人們進一步探索鎖模激光器內部機理提供新視角。 圖說：基于快速光譜分析的飛秒鎖模脈沖智能控制 非線性光學著名專家John Dudley教授（歐洲物理學會主席，IEEE/OSA Fellow）在《Light: Science & Applications》的“News & Views”欄目撰文介紹此項工作，認為本工作極具創新性，開拓了研究鎖模動力學新的可能性，很可能應用于多種鎖模光纖激光器中。 義理林教授課題組過去六年來一直致力于解決飛秒鎖模激光器的智能控制問題，2019年發表在光學領域頂級期刊《Optica》的“智能鎖模激光器”成果入選美國光學學會旗下新聞雜志《Optics & Photonics News》2019年光學年度進展“Optics in 2019”。該方向工作部分得到國家自然科學基金（61575122）的支持。《Light: Science & Applications》論文全文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0251-x《Light: Science & Applications》“New & Views”評述論文https://www.nature.com/articles/s41377-020-0270-7

隨著計算智能方法得到更廣泛的應用，其從問題本身學習的能力亟待增強。為此，越來越多研究提出使用機器學習模型來驅動計算智能。通常，這種基于模型的進化算法的性能高度依賴于所采用模型的訓練質量。而傳統機器學習方法需要大量訓練數據進行模型訓練，而且受維度災難的影響，這類方法通常很難解決維度較高的問題，約束了計算智能方法的應用范疇。課題組在IEEE Transactions on Cybernetics上發表了一種由生成對抗網絡（GAN）驅動的進化多目標算法。

本發明一種馬鈴薯定位標記裝置和一種馬鈴薯播種裝置，該馬鈴薯定位標記裝置包括機架，機架上設置有漏播檢測單元，漏播檢測單元的后端設置有定位標記單元，漏播檢測單元檢測到馬鈴薯播種過程中漏播，將漏播信號傳遞到定位標記單元，定位標記單元定位標記以示馬鈴薯漏播；馬鈴薯播種裝置包括上述的馬鈴薯定位標記裝置。該發明在馬鈴薯出現漏播情況時可以進行標記，以便于后期補種。

本發明公開了一種基于卷積神經網絡的給水管網多點漏損定位方法，包括以下步驟：對供水管網壓力數據進行采集，將采集的供水數據分為訓練樣本和測試樣本；將各個樣本歸一化，歸一化后的訓練樣本輸入到卷積神經網絡模型中進行訓練，得到卷積神經網絡模型，歸一化后的測試樣本對卷積神經網絡模型進行測試，保存訓練好的卷積神經網絡模型；實時數據歸一化后輸入到訓練好的卷積神經網絡模型中，通過訓練好的卷積神經網絡模型來得到預測結果；將預測結果對比標簽索引，判斷漏損。本發明還公開一種基于卷積神經網絡的給水管網多點漏損定位裝置。本發明

本發明公開了一種空間多自由度定位裝置及其空間位置解算方法。所述裝置包括底板平臺、第一三維轉臺、第二三維轉臺、第一轉臺底座、第二轉臺底座、伺服電機、絲杠和導軌，導軌鋪設在底板平臺上，第一三維轉臺安設在第一轉臺底座上，第一轉臺底座固定在底板平臺的一端，第二三維轉臺安設在第二轉臺底座上，第二轉臺底座可以沿導軌做靠近或遠離第一轉臺底座的運動，兩個目標物體分別固定在第一三維轉臺和第二三維轉臺上。所述空間位置解算方法根據本發明裝置的機械結構特點，通過固定在夾具上兩物體間期望的空間位置姿態關系解算出裝置上每個運動部件的運動量。本發明能夠實現空間中兩個物體之間的復雜相對位置姿態的定位。